Thiết bị tiết kiệm năng lượng được làm từ nơ-ron nhân tạo có thể giải mã sóng não

Các thiết bị điện tử mà các thuật toán mạng nơ-ron hiện tại dựa vào đòi hỏi một lượng lớn năng lực xử lý, có nghĩa là các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) này vẫn còn xa so với khả năng của não bộ con người trong việc xử lý thông tin cảm giác hoặc tương tác với môi trường trong thời gian thực.

Bí quyết để vượt qua thách thức này có thể liên quan đến kỹ thuật neuromorphic, đây là một phương pháp mới kết hợp trí tuệ nhân tạo và tự nhiên. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Zurich, ETH Zurich và Bệnh viện Đại học Zurich đang dựa vào phương pháp này để phát triển một con chip dựa trên công nghệ neuromorphic, với con chip nhận dạng chính xác và đáng tin cậy các tín hiệu sinh học phức tạp. 

Nghiên cứu mới được công bố trong Nature Communications. 

Phát hiện HFO

Đội ngũ đã sử dụng công nghệ này để phát hiện thành công các dao động tần số cao (HFO) đã được ghi lại trước đó, được đo bằng điện não đồ nội sọ (iEEG). HFO đã chứng minh được đáng tin cậy trong việc xác định mô não chịu trách nhiệm cho các cơn động kinh. 

Đội ngũ đã mô phỏng mạng nơ-ron tự nhiên của não, được gọi là mạng nơ-ron xung (SNN), để thiết kế một thuật toán để phát hiện HFO. Họ sau đó đã thực hiện SNN trong một mảnh phần cứng nhỏ nhận tín hiệu nơ-ron thông qua các điện cực, cực kỳ tiết kiệm năng lượng. 

Do hiệu quả này, các tính toán có thể được thực hiện với độ phân giải thời gian rất cao mà không dựa vào internet hoặc điện toán đám mây. 

Giacomo Indiveri là giáo sư tại Viện Thông tin Nơ-ron của UZH và ETH Zurich.

“Thiết kế của chúng tôi cho phép chúng tôi nhận dạng các mẫu không gian-thời gian trong tín hiệu sinh học theo thời gian thực,” Indiveri nói. 

Ứng dụng trong đời thực

Các nhà nghiên cứu hiện đang tìm cách sử dụng các phát hiện mới để phát triển một hệ thống điện tử có thể nhận dạng và theo dõi HFO đáng tin cậy theo thời gian thực. Theo đội ngũ, nếu công cụ này được sử dụng như một công cụ chẩn đoán bổ sung trong phòng mổ, nó có thể cải thiện kết quả của các can thiệp phẫu thuật thần kinh. 

Nhận dạng HFO cũng có thể tác động đến các lĩnh vực khác, với mục tiêu dài hạn của đội ngũ là phát triển một thiết bị để theo dõi động kinh. Loại thiết bị này có thể được sử dụng ngoài môi trường bệnh viện, cho phép phân tích tín hiệu từ một số lượng lớn điện cực trong vài tuần hoặc vài tháng. 

“Chúng tôi muốn tích hợp truyền thông dữ liệu không dây tiết kiệm năng lượng vào thiết kế — để kết nối nó với điện thoại di động, ví dụ,” Indiveri nói. 

Johannes Sarnthein là một nhà sinh lý học thần kinh tại Bệnh viện Đại học Zurich. 

“Một con chip di động hoặc cấy ghép như vậy có thể xác định các khoảng thời gian với tốc độ xảy ra cơn động kinh cao hơn hoặc thấp hơn, cho phép chúng tôi cung cấp thuốc cá nhân hóa,” Sarnthein nói. 

Nghiên cứu về động kinh đang diễn ra tại Trung tâm Epileptology và Phẫu thuật Động kinh Zurich, là một phần của quan hệ đối tác giữa Bệnh viện Đại học Zurich, Phòng khám Động kinh Thụy Sĩ và Bệnh viện Nhi đồng Đại học Zurich.